基于神经自适应模糊控制的聚合釜温度控制研究

摘要

腈纶（聚丙烯腈）被认为是纺织业中不可缺少的人造合成纤维原料。在腈纶工业生产中，聚合反应占有极其重要的地位。影响聚合反应的参数（如温度、压力、流量、速度等）中最重要的是聚合釜的反应温度，其控制品质直接影响产品质量和产量。所以，精确控制聚合釜温度在生产过程中显得尤为重要。聚合反应既有化学反应，又有物理变化，反应机理复杂。聚合过程具有时变、非线性、大滞后等特征，所以很难建立精确的数学模型。基于精确数学模型的传统PID控制方法对于这类问题很难取得良好的控制效果。
　　本文以丙烯腈（AN）、醋酸乙烯（VA）为单体，氧化还原体系NaClO3-NaHSO3为引发剂的自由基水相悬浮聚合反应过程作为研究对象。主要研究了聚合釜温度控制系统，其中采用简化机理模型作为控制对象。通过两种控制方法对聚合釜温度进行控制。
　　首先进行了控制对象的分析，指出了影响控制效果的主要因素。根据聚合反应釜内能量平衡方程，对被控对象的机理模型进行了简化处理。其次，运用模糊控制理论知识，结合简化模型，设计聚合釜反应温度模糊控制器，并进行了仿真研究，这为设计神经自适应模糊控制器提供了训练数据。再次，在温度模糊控制器的基础上，设计神经自组织模糊控制器，采用最小二乘和梯度下降混合训练算法对神经网络进行训练，并进行控制系统仿真研究。接着，应用MATLAB软件对采用神经自适应模糊、模糊控制和PID控制方法的聚合釜温度控制效果进行了比较。仿真结果表明：所设计的神经自适应模糊聚合釜温度控制系统有较小的超调量和稳态误差，较好地解决了聚合釜温度控制的问题。

目录

基于神经自适应模糊控制的聚合釜温度控制研究

STUDY ON TEMPERATURE CONTROL OF ACRYLON POLYMERIZATION KETTLE BASED ON NEURAL NETWORK ADAPTIVE FUZZY CONTROL

摘 要

Abstract

目 录

第1章 绪论

1.1 课题背景

1.1.1 聚丙烯腈简介

1.1.2 聚丙烯腈的生产现状

1.2 国内外聚合反应控制发展状况

1.3 神经网络与模糊控制在化工过程控制中的应用

1.3.1 神经网络及其在化工过程控制中的应用

1.3.2 模糊控制及其在化工过程控制中的应用

1.4 模糊神经网络的发展现状及应用

1.5 论文结构和主要内容

第2章 丙烯腈聚合反应过程介绍及分析

2.1 聚丙烯腈生产过程简介

2.1.1 生产方法及反应机理

2.1.2 工艺流程简述

2.2 丙烯腈聚合反应装置及过程

2.3 釜温和冷却剂流量之间的关系

2.4 聚合反应过程温度模型的分析和简化

2.5 聚合反应温度模型开环特性与仿真

2.6 本章小结

第3章 釜温模糊控制与仿真

3.1 模糊控制理论

3.2 聚合釜反应温度模糊控制器设计

3.2.1 聚合釜反应温度模糊控制器的结构设计

3.2.2 模糊化及模糊控制规则的设计

3.2.3 解模糊化

3.3 模糊控制仿真分析

3.4 盐水返回泵流量PID控制器设计仿真

3.4.1 变频调速电动机模型的简化

3.4.2 盐水返回泵PID控制器仿真

3.5 本章小结

第4章 釜温神经自适应模糊控制与仿真

4.1 基于神经网络自适应的模糊推理系统

4.2 神经自适应模糊控制器

4.3 神经自适应模糊控制仿真

4.4 仿真分析

4.5 本章小结

结论

参考文献

附录

攻读学位期间发表的学术论文

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书

致谢